Kadın Hastalıkları ve Doğumda Yapay Zeka Uygulamaları

Giriş

Yapay zeka, tıp alanında hızla gelişen ve sağlık hizmetlerinde kalite, doğruluk ve etkinliği artırma potansiyeli taşıyan bir teknolojidir. Makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme gibi yöntemler aracılığıyla büyük ve karmaşık veri setlerini analiz edebilmekte ve anlamlı sonuçlar üretebilmektedir. Bu özellikleri sayesinde kadın sağlığı ve obstetrik bakım gibi çok boyutlu ve hassas alanlarda hem klinik karar destek sistemi olarak hem de yönetim süreçlerinde giderek daha yaygın biçimde kullanılmaktadır (1).

Günümüzde yapay zekanın en önemli kullanım alanlarından biri tanısal görüntülemedir. Ultrasonografi, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ve diğer radyolojik yöntemlerde yapay zeka destekli algoritmalar, fetüs anatomisi ve uterin yapıya ait anomalileri klasik değerlendirme yöntemlerine kıyasla daha hızlı ve yüksek doğruluk oranıyla tespit edebilmektedir. Bu durum tanı sürecini hızlandırırken insan kaynaklı hataları da azaltmaktadır. Gebelik risk tahmini de bir diğer önemli kullanım alanıdır. Yapay zeka sistemleri anne adayının demografik özellikleri, klinik bulguları ve laboratuvar verilerini analiz ederek preeklampsi, preterm doğum ve diğer obstetrik komplikasyonların riskini önceden öngörebilmekte böylece yüksek riskli gebeliklerin daha erken dönemde izlenmesine olanak sağlamaktadır (2).

Fetal izlem sürecinde de yapay zeka önemli katkılar sunmaktadır. Non-stres test (NST) ve fetal kalp atım hızı gibi parametrelerin gerçek zamanlı analizinde kullanılan algoritmalar, olası fetal distres bulgularını erken saptayarak özellikle doğuma yakın dönemde kritik uyarılar sağlayabilmektedir (2). Üreme tıbbı ve tüp bebek (IVF) uygulamalarında ise yapay zeka embriyo seçimi, sperm ve oosit kalitesinin değerlendirilmesi gibi süreçlerde karar destek aracı olarak kullanılmakta ve gebelik şansını artırma potansiyeli taşımaktadır (3). Jinekolojik cerrahide yapay zeka tabanlı optimize edilmiş robotik sistemler, cerrahi planlamayı daha hassas hale getirerek komplikasyon riskini azaltabilmekte ve iyileşme sürecini kısaltabilmektedir. Ayrıca elektronik sağlık kayıtlarının yönetiminde yapay zeka, hasta geçmişi ve klinik verileri hızlı ve bütüncül biçimde analiz ederek hekimlerin karar süreçlerini desteklemekte ve idari yükü azaltmaktadır (4).

Yapay zeka yalnızca klinik uygulamalarda değil, eğitim ve yönetim alanında da kullanılmaktadır. Tıp eğitiminde büyük dil modelleri ve sohbet robotları (chatbots), vaka analizi oluşturma, soru hazırlama ve sınav simülasyonları geliştirme amacıyla kullanılabilmektedir ancak bu içeriklerin bilimsel uygunluğu mutlaka uzman denetimi gerektirmektedir. Hasta iletişimi ve telesağlık uygulamalarında ise yapay zeka destekli sistemler, gebelik takibi, ilaç kullanımı ve olası riskler hakkında bilgilendirme sağlayarak uzaktan destek sunabilmekte ve sağlık hizmetlerine erişimi kolaylaştırmaktadır (4).

Sonuç olarak yapay zeka doğruluk, hız, risk yönetimi, verimlilik ve erişilebilirlik açısından hem hekimlere hem de hastalara önemli avantajlar sunmaktadır. Görüntü tabanlı tanılarda daha hızlı değerlendirme yapılabilmesi, erken risk tespit sistemleri sayesinde komplikasyon oranlarının azaltılabilmesi ve rutin görevlerin otomatikleştirilmesiyle klinik iş yükünün hafifletilmesi bu avantajlar arasında yer almaktadır. Özellikle ulaşım ve personel kısıtlılığı bulunan bölgelerde telesağlık çözümleri aracılığıyla bakım eşitsizliklerinin azaltılması da yapay zekanın önemli katkılarından biridir.

Yapay zeka, obstetri ve jinekoloji pratiğinde farklı alt formatlar aracılığıyla giderek daha yaygın biçimde kullanılmaktadır. Bu formatların başında yer alan makine öğrenmesi (Machine Learning, ML), büyük ve çok değişkenli veri setlerinden örüntüleri öğrenerek özellikle risk tahmini, sınıflandırma ve klinik sonuç öngörüsü modellerinin geliştirilmesinde kullanılmaktadır. Derin öğrenme (Deep Learning, DL) ise makine öğrenmesinin bir alt türü olup çok katmanlı yapay sinir ağları sayesinde özellikle ultrasonografi gibi görüntüleme yöntemlerinde otomatik özellik çıkarımı yaparak görüntü tanıma ve kompleks veri analizinde yüksek doğruluk sağlamaktadır. Doğal dil işleme (Natural Language Processing, NLP), hasta dosyaları, epikrizler ve klinik raporlar gibi metinsel verileri analiz ederek anlamlı klinik bilgi elde edilmesine ve dokümantasyon süreçlerinin optimize edilmesine olanak tanımaktadır. Bilgi tabanlı yapay zeka (Symbolic AI) ise önceden tanımlanmış klinik kurallar, algoritmalar ve tıbbi ontolojiler üzerinden akıl yürütme yaparak özellikle klinik karar destek sistemlerinde etkin rol oynamaktadır. Bu farklı yapay zeka yaklaşımları, obstetri ve jinekoloji alanında tanı koyma, risk değerlendirme ve tedavi planlama süreçlerinde hekim kararlarını destekleyen tamamlayıcı araçlar olarak klinik pratiğe entegre edilmektedir (5).

Makine öğrenmesi, obstetri alanında özellikle preeklampsi risk tahmini, preterm doğum öngörüsü ve fetal distres analizinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Preeklampsi risk tahmininde maternal yaş, vücut kitle indeksi (BMI), ortalama arter basıncı (MAP), uterin arter doppler bulguları ve PAPP-A gibi biyobelirteçler modele girdi olarak verilmekte lojistik regresyon, Random Forest veya XGBoost gibi algoritmalar kullanılarak bireysel risk skoru hesaplanmaktadır. Bu yaklaşım yüksek riskli gebelerin erken dönemde belirlenmesine, aspirin profilaksisi gibi önleyici tedavilerin zamanında başlanmasına ve anne-bebek mortalitesinin azaltılmasına katkı sağlamaktadır. Preterm doğum öngörüsünde ise servikal uzunluk, obstetrik öykü ve enfeksiyon parametreleri modele dahil edilerek erken doğum olasılığı hesaplanmakta böylece antenatal steroid uygulamasının uygun zamanda yapılması, gereksiz hastane yatışlarının azaltılması ve yenidoğan yoğun bakım planlamasının optimize edilmesi mümkün olmaktadır. Fetal distres değerlendirmesinde ise NST (non-stres test) verileri zaman serisi şeklinde analiz edilmekte fetal kalp atım paternleri, deselerasyonlar ve variabilite özellikleri sınıflandırılarak operatör bağımlılığı azaltılmakta ve sezaryen oranlarının düşürülmesine katkı sağlanmaktadır. (6)

Jinekoloji alanında makine öğrenmesi (Machine Learning, ML) en sık üreme tıbbı, jinekolojik onkoloji ve benign jinekolojik hastalıkların tanısında kullanılmaktadır. IVF ve üreme tıbbında yaş, AMH düzeyi ve embriyo morfokinetik verileri gibi parametreler modele girilerek implantasyon ve canlı doğum olasılığı hesaplanmakta bu sayede en uygun embriyonun seçilmesi, tek embriyo transferi ile yüksek başarı oranlarının elde edilmesi ve over hiperstimülasyon sendromu (OHSS) riskinin öngörülmesi mümkün olmaktadır. Jinekolojik onkolojide ultrason veya manyetik rezonans görüntüleme bulguları ile Ca125 gibi tümör belirteçleri birlikte değerlendirilerek malignite olasılığı tahmin edilmekte bu durum gereksiz cerrahilerin önlenmesine ve yüksek riskli hastaların uygun onkoloji merkezlerine yönlendirilmesine yardımcı olmaktadır. Endometriozis ve adenomyozis gibi benign ancak tanısı güç hastalıklarda ise klinik semptomlar ile USG ve MR parametreleri modele dahil edilerek tanı olasılığı hesaplanmakta böylece tanı gecikmesi azaltılmakta ve gereksiz invaziv girişimlerin önüne geçilebilmektedir. (6)

Obstetri ve jinekoloji alanında derin öğrenme (Deep Learning), özellikle ultrasonografi ve fetal izleme gibi kompleks görüntü ve zaman serisi verilerinin analizi için güçlü bir yapay zeka formatı olarak öne çıkmaktadır. Derin öğrenme, çok katmanlı sinir ağları kullanarak ham görüntü ve sinyal verilerinden otomatik özellik çıkarımı yapar ve bu sayede insan uzmanlardan bağımsız şekilde önemli klinik paternleri tanıyabilir sınıflandırabilir ve yorumlayabilir. Bu da teşhis doğruluğunu artırmak ve standartlaştırılmış analiz sağlamak açısından avantajlıdır. Özellikle fetal ultrason görüntülerinde derin öğrenme algoritmaları, normal ve anormal anatomik yapıları ayırt etmek, biyometrik ölçümleri otomatik yapmak ve fetal malformasyonları belirlemek için uygulanmaktadır; bu yöntemler, operatör deneyimine bağlı hata oranını azaltarak daha tutarlı ve hızlı sonuçlar üretir. Örneğin derin öğrenme tabanlı modellerle yapılan çalışmalarda, fetal beynin normal/normal dışı olduğu ultrason görüntüleri başarılı şekilde sınıflandırılmıştır ve derin öğrenme, rutin fetal biyometri ve malformasyon tespitinde cerrahi düzeyde destek sağlayacak performans gösterebilmiştir. Zaman serisi verilerinden faydalanan derin öğrenme yaklaşımları ise fetal kalp hızı ve kontraksiyon paternlerini analiz ederek olası distres durumlarını tanımada kullanılmıştır, bu da doğum süreci ve fetüs sağlığının izlenmesinde daha erken uyarı imkânı sunmaktadır.

Jinekolojide ise derin öğrenme (Deep Learning), ultrason görüntülerinde endometriyal kalınlık, over yapıları ve diğer pelvik anatomik özelliklerin daha objektif şekilde analiz edilmesini sağlamakta bu da USG değerlendirmelerinde kalite ve verim artışı sağlamaktadır ayrıca derin öğrenme algoritmaları servikal smear, histopatoloji ve diğer görüntülerde malignite olasılığını sınıflandırarak tanısal duyarlılığı artırabilecek potansiyele sahiptir. Derin öğrenmenin temel faydaları arasında standartlaştırılmış ve objektif görüntü değerlendirme, operatörler arası farklılıkların azaltılması, yüksek hacimli verilerin hızlı analiz edilebilmesi ve klinik karar desteği yer alırken, bu teknolojilerin etkinliği büyük ölçüde iyi etiketlenmiş büyük veri setlerine, kapsamlı dış validasyona ve gerçek klinik uygulamalarda test edilmesine bağlıdır. Ayrıca derin öğrenme modellerinin karar mekanizmalarının çoğu zaman “black box” yapıda olması, klinik şeffaflık, etik ve hasta gizliliği gibi konuların henüz tam olarak çözülmemiş olması önemli sınırlamalar arasında sayılmaktadır. (7)

Doğal dil işleme (Natural Language Processing, NLP) obstetri ve jinekoloji pratiğinde elektronik sağlık kayıtları, epikrizler ve klinik notlar gibi yapılandırılmamış metin verilerinden anlamlı klinik bilgi elde etmek için kullanılan önemli bir yapay zeka yöntemidir. NLP algoritmaları metin içerisindeki tıbbi kavramları tanımlayarak risk faktörlerini belirleyebilir hasta gruplarını sınıflandırabilir ve klinik sonuçları öngörebilir. Örneğin, JAMA Network’te yayımlanan bir çalışmada klinik notların NLP ile analiz edilmesiyle anneye ait ciddi morbidite riskinin tahmininde standart risk skorlarına benzer performans elde edilmiştir. Ayrıca obstetrik kayıtlarda intihar davranışının tespitinde ve jinekolojide over kanseri cerrahisi sonrası komplikasyon riskinin öngörülmesinde NLP’nin başarılı şekilde kullanıldığı gösterilmiştir. NLP’nin temel avantajları büyük hacimli metin verilerinin hızlı ve tutarlı analiz edilmesi, klinik karar süreçlerinin desteklenmesi ve iş yükünün azaltılmasıdır. Ancak veri kalitesi, terminoloji farklılıkları, bağlamsal anlam karmaşıklığı ve klinik validasyon gerekliliği önemli sınırlılıklar arasında yer almaktadır. (8)

Bilgi tabanlı yapay zeka (Symbolic AI) klinik karar destek sistemlerinin (Clinical Decision Support Systems-CDSS) temel yapıtaşlarından biridir ve obstetri ile jinekoloji pratiğinde önceden tanımlanmış tıbbi kurallar, ontolojiler ve uzman sistemlerle klinik akıl yürütmeyi taklit eden bir yaklaşım olarak kullanılmaktadır. Bu sistemler, sağlık profesyonellerinin günlük kararlarını standartlaştırma ve kanıta dayalı protokollere uyumu artırma amacıyla tasarlanmıştır örneğin obstetrikte protokole göre riskli gebelik izlemi, doğum indüksiyon kararları veya postpartum kanama yönetimi gibi durumlarda belirlenen kural setlerini takip eden uyarılar sağlayarak klinik süreçlere yön verebilir. Jinekolojide ise anormal uterin kanama değerlendirme algoritmaları, malignite risk indeksleri veya infertilite değerlendirme şemaları gibi kural tabanlı akışlarla hekimin karar mekanizmasına destek olabilir. Bu tarz bilgi tabanlı sistemler sağlık hizmetlerinde hataların azaltılması, kanıta dayalı bakım süreçlerinin standardizasyonu ve karar süreçlerinin açıklanabilirliğinin artması gibi avantajlar sunar. Çünkü hangi kuralın hangi sonuca yol açtığı açıkça görülebilir, bu da klinik şeffaflık ve güvenilirliği destekler. Ayrıca Symbolic AI’nin çalışması için büyük eğitim verilerine ihtiyaç duyulmaması ve küçük veri setleriyle de efektif uygulanabilmesi pratik yarar sağlar. Bununla birlikte bu yaklaşımın karmaşık, belirsiz ve çok değişkenli klinik durumları modellemek için sınırlı olduğu yeni verilerden otomatik öğrenme kapasitesinin zayıf olduğu ve sürekli güncellenmezse kılavuz değişikliklerine uyumunun zor olduğu bilinmektedir. Ayrıca bu kural tabanlı sistemlerin sağlık ortamına entegrasyonu, teknik altyapı, eğitim, etik ve yasal uyum gibi sosyoteknik boyutlarla desteklenmelidir ki gerçek klinik etki yaratsın. Bu bağlamda sağlıkta klinik karar destek sistemleri üzerine yapılan çalışmalar Symbolic AI türü kural tabanlı yaklaşımların tanı ve tedavi kararlarında standardizasyon ve hata azaltma gibi faydalar sunduğunu ancak geniş çapta benimsenmesinin altyapı, kılavuz güncelliği ve klinik validasyon gerektirdiğini göstermektedir. (9)

Uzun vadede yapay zekanın kadın hastalıkları ve doğum alanında etkileri çok daha geniş olacaktır. Kişiselleştirilmiş tıp için genetik ve yaşam tarzı verilerini analiz eden yapay zeka modelleri ile kişiye özel tedavi ve bakım protokolleri oluşturulabilecektir. Giyilebilir cihazlarla entegre çalışan gerçek zamanlı risk uyarı sistemleri ile yüksek riskli gebelikleri daha etkin kontrol edebilecektir. Farklı veri kaynaklarını (görüntü, genetik, biyokimya vs.) birleştiren yapay zeka modelleri, tanı ve tedavi kararlarını daha da güçlendirecektir. Klinik araştırma ve deneysel uygulamalarda yapay zeka yeni ilaç, biyobelirteç ve tedavi stratejilerinin keşfinde önemli rol alabilecektir.

Ancak yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşması ile birlikte veri güvenliği, algoritmik ayrımcılık, hasta onayı ve sorumluluk konuları da önem kazanmakta bu nedenle hem etik hem de hukuki çerçeve oluşturulması konusunda dikkatli olunmalıdır. Yapay zeka modellerinde doğum öncesi verilerin kullanımına ilişkin bilgilendirilmiş onam gibi konulara odaklanılmalı, belirli demografik grupları orantısız şekilde etkileyebilecek algoritmik önyargı azaltılmalı, yapay zeka destekli bakıma eşit erişim sağlanmalı ve yapay zeka kaynaklı bulguların hastalara açıklanmasına yönelik protokoller tanımlamalıdır. (2,10)

Sonuç olarak, yapay zeka kadın hastalıkları ve doğum alanında tanı, tedavi, risk yönetimi ve hasta eğitimi gibi birden fazla alanda devrim niteliğinde katkılar sağlamaktadır. Bugün klinik uygulamalar sınırlı ve kontrollü olsa da gelecekte yapay zekanın kişiselleştirilmiş tıbbi bakım, gerçek zamanlı izleme, teletıp ve klinik araştırmalarda kritik rol oynayacağı öngörülmektedir. Ayrıca etik ve hukuki düzenlemelerin güçlü bir şekilde geliştirilmesi gereklidir.

Kaynakça

1. Aftab N. (2025). Artificial Intelligence in Obstetrics and Gynaecology: Advancing Precision and Personalised Care. Cureus, 17(6), e86929.

2. He F, Chen D. Expert review: current applications and future directions of artificial intelligence in obstetrics. Gynecology and Obstetrics Clinical Medicine. 2025;5:e000321.

3. Yaralı, H. (2024). Tüp bebek tedavisinde yapay zekâ ve gebelik başarısı. Medikal Akademi.

4. WomenTech Network. (2024). What role does AI play in advancing gynecology and obstetrics?

5. Dr. Kirtimalini Datar1, Dr. Litty Poulose2. (2024). Yapay Zekanın Obstetrik ve Jinekolojideki Rolü: Mevcut Uygulamalar ve Gelecek Potansiyeli. Uluslararası Klinik Araştırma ve İnceleme Tıp Bilimi Dergisi , 7 (06), Sayfa: 1492–1496.

6. Erickson, B. J., Korfiatis, P., Akkus, Z., & Kline, T. L. (2017). Machine Learning for Medical Imaging. Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc, 37(2), 505–515.

7. Deuster, E., & Khalil, A. (2026). Artificial Intelligence in Obstetrics: Current Applications, Opportunities, and Clinical Implementation Challenges. Clinical obstetrics and gynecology, 69(1), 54–61.

8. Clapp MA , Kim E , James KE ve diğerleri. Şiddetli Anne Morbiditesini Tahmin Etmek İçin Klinik Notların Doğal Dil İşlemesinin Doğrulanmış Bir Risk Sınıflandırma Aracıyla Karşılaştırılması. JAMA Netw Open. 2022;5(10):e2234924.

9. Keleş Ş, Erimez B, Tarım A, Tekin HC. Yapay zekânın sağlık hizmetlerindeki yeri. Mevsim V, editör. Birinci Basamak Sağlık Hizmetlerinde e- Sağlık Uygulamaları ve Geleceği. 1. Baskı. Ankara: Türkiye Klinikleri; 2024. p.31-5.

10. Öztürk, M., & Kaya, S. (2023). Yapay zekâ ve tıp etiği. Türkiye Klinikleri Tıp Etiği–Hukuku Tarihi Dergisi, 31(2), 85–92.